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만들면서 배우는 생성 AI

[도서] 만들면서 배우는 생성 AI

데이비드 포스터 저/박해선 역

내용 평점 5점

구성 평점 5점


이책의 원제는 Generative Deep Learning 이다.

생성형 딥러닝에 관한 책으로 

미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트 개정판이다.

이전책에 나올때만해도 생성형 딥러닝에 관한 이슈가 덜했는데

챗GPT가 세상을 뒤흔든후 급격히 발전한 많은 내용을 추가했다.



추가된내용들이 적지 않아 1판을 보신분들도 구매해도 좋을듯 하다.

이책의 특이한점은  다른 딥러닝책들은 블록다이어그램 식으로 모델을 보여주는데

이책은 신경망의 구조를 테이블로 보여준다.

그림으로 보여주면 더 좋지 않았을까 아쉽다.

이책의 느낌은 주요 개념을 이해시키는데 포인트가 있어 보인다.

더불어, 역자인 박해선님은 번역으로 끝나지 않고 설명을 좀더 자세히 추가 하기도 한다.


이러니, 원저자의 원서에서 좀더 설명을 추가하여 이해하기  쉽게 하거나 잘못 이해하지 않도록 하거나 설명을 보강하기도 한다.

일종의 간이 개정판이랄까? ㅎ

그러다 보니 , 번역만 으로 끝나지 않고 직접 책을 집필하기도 하신듯 하다. 

 

특히 파트2에서 6가지 생성 모델링 방식을 설명하기 앞서



와 같이 수식이나 블록다이어그램으로 설명하기 보다 

간단한 이야기식으로 설명을 한다.

다른 책에서도 생성적 적대 신경망인 GAN을 범죄자와 경찰 간의 경쟁으로 비유를 들어 설명하는것은 봤는데

여러 개념을 이야기 식으로 먼저 풀어 설명하는것은 인상적이었다.

특히, 삽화를 미드저니 라는 텍스트 투 이미지 모델 생성 AI로 만들어낸 그림으로 만들어

더욱더 이색적이었다.

코드는 깃허브에서 다운받고, 

파이썬 라이브러리는 텐서플로와 케라스를 사용하는데

2장에서 딥러닝 이라고 간단히 설명하긴 하지만, 

초심자에게 설명하는 장이라기 보단,

어느정도 기본이 되어 있는 분들에게 요약설명하는듯한 느낌이다.

별도의 IDE, 즉, Colab, Visual Studio code 등으로 실제 코드를 구동시키는 

절차를 설명하지는 않는다.  즉, 알아서 해야 된다.

파이썬, 텐서플로, 케라스등은 어느정도 알고 있어야 이해하기 용이하다.

이책의 대부분의 예제는 케라스 예제코드를 많이 활용하기도 한다.

아울러, 각종 딥러닝의 사용하는 데이타셋은 Kaggle 데이타 셋을 사용하기도 한다.

이책의 예제 코드는 주피터 노트북으로 작성되었다.

 

9장 트랜스포머에서 텍스트 생성모델인 GPT 간소화 버젼을 만들어 본다



 

다른 인공지능 서적과 마찬가지로,

수학을 잘 알고 있어야 이해가 쉽다. 선형대수학, 행렬, 적분, 확률이론 등등... 

그래서 Mathematics for Machine Learning 사이트를 추천한다.

원저자 david foster 는 영국 캠브리지 대학 수학 석사 출신이다.

 

인공지능쪽은 코딩만 잘하는 것으론 부족하다. 수학을 코딩한게 인공지능으로 보일정도다. ㅎ

이번 책에 추가된 내용들은 논문인데, arXiv, Papers with code 등도 추천한다.

 

특이한 경험은 이책의 저자 박해선님께서 

직접 카톡 오픈채팅방과 Discord에 참여해서 

직접 질답을 해주셔서 깜짝 놀랐다.

인공지능쪽의 유명저자와 직접소통을 너무 쉽게 할수 있어 놀랐다.

 

이책은 어느정도 인공지능 쪽에 관심을 갖고 있는분중에서

생성형 모델 쪽도 공부해보고 싶은 분들에게 적합할듯 합니다.

 

YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다.

 


http://blog.yes24.com/blog/blogMain.aspx?blogid=reviewers
 
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